基于PIC单片机的金免疫层析试条测试系统

本文介绍了基于PIC16F877单片机的金免疫层析试条定量测试系统，阐述了光电传感器、显示打印控制电路、串行通信及步进电机和软件的设计，系统已成功应用于HCG和AFP的测试中。     

EVOLUTIONARY ALGORITHMS WITH PREFERENCE FOR MANUFACTURING CELLS FORMATION

Due to the combinatorial nature of cell formation problem and the characteristics of multi-objective and multi-constrain, a novel method of evolutionary algorithm with preference is proposed. The analytic hierarchy process （AHP） is adopted to determine scientifically the weights of the sub-objective functions. The satisfaction of constraints is considered as a new objective, the ratio of the population which doesn＇t satisfy all constraints is assigned as the weight of new objective. In addition, the self-adaptation of weights is applied in order to converge more easily towards the feasible domain. Therefore, both features multi-criteria and constrains are dealt with simultaneously. Finally, an example is selected from the literature to evaluate the performance of the proposed approach. The results validate the effectiveness of the proposed method in designing the manufacturing cells.     

从烟草悬浮细胞中分离液泡前体的方法研究

通过跟踪含有液泡前体特异标记物的组分, 利用细胞壁酶水解胞壁制造原生质体, 并用真针头挤压的方法裂解细胞, 用蔗糖密度梯度离心的方法分离液泡前体. 通过相差显微镜观察, 发现所分离的液泡前体保持完整的结构. 利用不同细胞器的标记物抗体进行免疫标记检测, 证明所纯化的液泡前体不含其他细胞器, 具有较高的纯度.     

基于遗传算法的土钉支护结构优化设计研究

通过建立三维有限元模型,对土钉支护的变形和受力性能进行分析,得出土钉力的合理分布。在此基础上,考虑土钉支护的水平位移,采用遗传算法,对土钉支护的结构优化设计进行研究,建立了土钉支护结构的优化设计数学模型,并编制了相应的计算程序。通过算例分析,并与基于极限平衡分析的优化结果相比较,得出合理的土钉支护结构设计的参考结论。     

基于遗传算法的优化排样

介绍了遗传算法以及二维不规则图形的计算机优化排样，研究了二维不规则图形排样中如何建立遗传算法的目标函数，如何实现交叉、变异运算等优化过程，找到了运用遗传算法实现二维不规则图形优化排样的方法。通过计算机编制了运用遗传算法进行二维不规则图形优化排样的运算程序，并对部分样形进行了优化排样，结果比较满意。     

基于频率采样技术的FIR数字滤波器优化设计

本文提出了一种FIR数字滤波器满意优化设计方法，将滤波器过渡带样本值作为优化变量，通过设计通带、过渡带和阻带性能指标满意度函数和综合满意度函数，构造出满意优化模型，并用本文提出的新量子遗传算法搜索满意解，FIR高通和带阻数字滤波器的设计结果表明，采用满意优化方法设计的FIR滤波器的性能优于传统方法。     

建筑工程投标报价优选模型

通过建立区间二次规划数学模型、灰色模型、多目标规划等模型，建立材料价格和用量的选择模型，提供投标单位一种便捷的调整工程造价和控制造价的手段。     

基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用

提出了建立门限自回归模型的一种简便通用的方法，用遗传算法可同时优化门限值和自回归系数．实例计算的结果说明了其可行性和有效性．该方法在各种工程时序预测中具有广泛的应用价值     

一种遗传-梯度混合算法

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。